package com.algorithm.window;

import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;

/**
 * https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/
 *
 * 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。
 * 找出该数组中满足其总和大于等于 target 的长度最小的 子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回 0 。
 *
 * 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
 * 输出：2
 * 解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。
 */
public class MinSubArrayLengthV2 {

    @Test
    public void test() {
        int target = 15;
        int[] nums = {1,2,3,4,5};
        int result = minSubArrayLen(target, nums);
        System.out.println("result: " + result);
    }

    public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) {
        int minLen = Integer.MAX_VALUE;
        // 窗口左右边界
        int left = 0, right = 0;
        boolean lastMatch;

        long sumTemp = 0L;

        while (right < nums.length) {
            int curRight = nums[right];
            // 更新窗口数据
            sumTemp += curRight;
            // 判断窗口是否满足条件
            lastMatch = sumTemp >= target;
            if (lastMatch) {
//                System.out.printf("可行解：left -> %d, right -> %d \n", left, right);
                int l = right - left + 1;
                minLen = Math.min(minLen, l);
            }
            // 边界左移，判断解是否可优化
            while (lastMatch && left >= 0 && left < right) {
                // 移动左边界，并更新窗口数据
                sumTemp -= nums[left];
                left++;
                lastMatch = sumTemp >= target;
                if (lastMatch) {
//                    System.out.printf("优化解：left -> %d, right -> %d \n", left, right);
                    int l = right - left + 1;
                    minLen = Math.min(minLen, l);
                }
            }
            // 边界右移
            right++;
        }
        return minLen == Integer.MAX_VALUE ? 0 : minLen;
    }

}
